L'intelligence artificielle (IA) est une combinaison de technologies qui permet à un ordinateur d'effectuer un large éventail d'opérations avancées, telles que voir, comprendre et traduire le langage parlé et écrit, analyser des données, faire des recommandations, etc. Si vous voulez en savoir plus sur les technologies fascinantes et en développement rapide de l'intelligence artificielle, nous couvrirons tout, des stocks à son application, en passant par la façon dont vous pouvez l'utiliser sur votre ordinateur. Allons-y.
Qu'est-ce que l'intelligence artificielle?
L'intelligence artificielle (IA) est un vaste domaine de l'informatique qui s'intéresse à la création de machines intelligentes capables d'effectuer des activités qui nécessitent normalement l'intelligence humaine. La science et l'ingénierie de la création d'appareils intelligents, en particulier de programmes informatiques intelligents, sont également considérées comme faisant partie de l'intelligence artificielle. Alors que l'IA est une discipline interdisciplinaire avec de nombreuses techniques, les progrès de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage en profondeur en particulier entraînent un changement de paradigme dans presque tous les secteurs de l'industrie informatique.
L'intelligence artificielle permet aux machines d'imiter, voire de surpasser, les capacités de l'esprit humain. Et, des voitures autonomes à la croissance des outils d'IA génératifs comme ChatGPT et Google's Bard, l'IA fait rapidement partie de la vie quotidienne - et les organisations de tous les secteurs y investissent.
Pourquoi l'intelligence artificielle est-elle importante ?
L'IA est importante en raison de son potentiel à modifier la façon dont les humains vivent, travaillent et se divertissent. Il a été utilisé avec succès dans les entreprises pour automatiser des fonctions auparavant exécutées par des humains, telles que le service client, la création de prospects, la détection des fraudes et le contrôle qualité. L'IA peut accomplir des tâches bien mieux que les humains dans une variété de domaines.
Lorsqu'il s'agit d'activités répétitives et axées sur les détails, telles que l'examen d'énormes quantités de documents juridiques pour vérifier que des champs importants sont correctement remplis, les systèmes d'IA accomplissent souvent les tâches rapidement et avec peu d'erreurs. L'IA peut également fournir aux organisations des informations sur leurs opérations qu'elles ignoraient auparavant en raison des énormes ensembles de données qu'elle peut traiter. La communauté en croissance rapide des outils d'IA générative sera essentielle dans des domaines allant de l'éducation et du marketing à la conception de produits.
Forte IA Vs. IA faible
Parce que l'intelligence est difficile à définir, les experts en IA font souvent la distinction entre une IA forte et une IA faible.
#1. IA forte
L'IA forte, parfois connue sous le nom d'intelligence générale artificielle, est un système qui, comme les humains, peut résoudre des problèmes pour lesquels il n'a jamais été formé. C'est le type d'IA que nous voyons dans les films, tels que les robots de Westworld ou Star Trek : les données de la prochaine génération. Cette forme d'IA n'existe pas encore.
De nombreux chercheurs en intelligence artificielle considèrent la création d'une machine dotée d'une intelligence de niveau humain pouvant être appliquée à n'importe quelle tâche comme le Saint Graal, mais le chemin vers l'intelligence artificielle générale s'est avéré difficile. Certains soutiennent que le développement d'une IA forte devrait être réglementé en raison des risques de développer une IA puissante sans garanties suffisantes.
Contrairement à l'IA faible, l'IA forte représente une machine avec une gamme complète de capacités cognitives - et une collection tout aussi diversifiée de cas d'application - mais le temps n'a pas rendu un tel exploit plus facile.
#2. IA faible
L'IA faible, également connue sous le nom d'IA étroite ou d'IA spécialisée, est une simulation de l'intelligence humaine appliquée à un problème bien défini (comme la conduite d'une voiture, la transcription d'un discours humain ou la conservation de contenu sur un site Web).
Une IA faible se concentre souvent sur l'exécution exceptionnelle d'une tâche spécifique. Bien que ces robots semblent intelligents, ils sont contraints et limités d'une manière que même l'intelligence humaine la plus rudimentaire ne l'est pas.
Voici des exemples d'IA médiocre :
- Siri, Alexa et autres assistants intelligents
- les voitures sans conducteur
- Recherche Google
- Bots conversationnels
- Filtres anti-spam des e-mails
- Les recommandations de Netflix
Apprentissage automatique contre. L'apprentissage en profondeur
Bien que les expressions « apprentissage automatique » et « apprentissage en profondeur » soient largement utilisées dans les discussions sur l'IA, elles ne doivent pas être utilisées de manière interchangeable. L'apprentissage en profondeur est un type d'apprentissage automatique, qui est un sous-domaine de l'intelligence artificielle.
# 1. Apprentissage automatique
Un algorithme d'apprentissage automatique, souvent appelé intelligence artificielle, reçoit des données d'un ordinateur et utilise des approches statistiques pour l'aider à "apprendre" comment s'améliorer progressivement dans une tâche sans être spécialement programmé à cette fin. Les algorithmes ML, d'autre part, utilisent des données historiques comme entrée pour anticiper les nouvelles valeurs de sortie.
À cette fin, l'apprentissage automatique (ML) comprend à la fois l'apprentissage supervisé (où la sortie attendue pour l'entrée est connue en raison d'ensembles de données étiquetés) et l'apprentissage non supervisé (où les sorties attendues sont inconnues en raison de l'utilisation d'ensembles de données non étiquetés).
#2. L'apprentissage en profondeur
L'apprentissage en profondeur est une sorte d'apprentissage automatique qui utilise une conception de réseau de neurones d'inspiration biologique pour traiter les données. Les réseaux de neurones ont un certain nombre de couches cachées qui analysent les données, permettant à l'ordinateur d'aller «profondément» dans son apprentissage, de créer des connexions et de peser les entrées pour obtenir les meilleurs résultats.
Quels sont les 4 types d'IA ?
L'IA est classée en quatre catégories en fonction du type et de la complexité des tâches qu'un système peut exécuter. Ils sont les suivants :
Type #1 : Machines réactives
Ces systèmes d'IA n'ont pas de mémoire et ne sont utilisés que pour des tâches spécialisées. Deep Blue, le logiciel d'échecs d'IBM qui a vaincu Garry Kasparov dans les années 1990, en est un exemple. Deep Blue peut identifier des pièces sur un échiquier et faire des prédictions, mais il ne peut pas utiliser les expériences passées pour influencer les futures car il manque de mémoire.
Type #2 : Mémoire limitée
Parce que ces systèmes d'IA ont des mémoires, ils peuvent utiliser leurs expériences antérieures pour prendre de meilleures décisions à l'avenir. Certaines fonctions de prise de décision dans les automobiles autonomes sont créées de cette manière.
Type #3 : Théorie de l'esprit
Le mot « théorie de l'esprit » fait référence à un concept psychologique. Lorsqu'il est appliqué à l'IA, cela suggère que la machine a l'intelligence sociale pour comprendre les émotions. Ce type d'IA sera capable de prédire le comportement humain et de déduire les intentions humaines, ce qui est un talent essentiel pour que les systèmes d'IA deviennent des membres à part entière des équipes humaines.
Type #4 : Conscience de soi
Les systèmes d'IA de cette catégorie ont un sentiment de soi, ce qui leur donne une conscience. Les machines conscientes d'elles-mêmes sont conscientes de leur état actuel. Cette forme d'intelligence artificielle n'existe pas encore.
Quelles sont les applications de l'intelligence artificielle ?
L'intelligence artificielle a trouvé sa place dans un large éventail d'industries. Voici quelques exemples d'applications d'Intelligence Artificielle :
#1. L'IA dans la santé
Le plus d'argent est misé sur l'amélioration des résultats pour les patients et la réduction des dépenses. L'apprentissage automatique est utilisé par les entreprises pour établir des diagnostics médicaux meilleurs et plus rapides que les gens. IBM Watson est une technologie de soins de santé bien connue. Ce type d'application d'intelligence artificielle comprend le langage naturel et peut réagir aux demandes de renseignements. Le système exploite les données des patients ainsi que d'autres sources de données disponibles pour générer une hypothèse, qu'il fournit ensuite avec un schéma de notation de confiance.
#2. L'IA en entreprise
Les algorithmes d'apprentissage automatique sont intégrés dans les plates-formes d'analyse et de gestion de la relation client (CRM). Ce type d'application d'intelligence artificielle aide à comprendre comment mieux servir les clients. Les chatbots ont été intégrés aux sites Web pour offrir aux clients une assistance immédiate. Le développement rapide de la technologie d'IA générative comme ChatGPT devrait avoir des implications de grande envergure.
#3. L'IA dans l'éducation
L'application de l'intelligence artificielle peut également être vue dans l'éducation. La notation peut être automatisée avec l'IA, ce qui donne aux enseignants plus de temps pour d'autres tâches. Il est capable d'évaluer les étudiants et de s'adapter à leurs besoins, leur permettant de travailler à leur rythme. Les tuteurs d'IA peuvent aider les étudiants à rester sur la bonne voie en leur fournissant une assistance supplémentaire. La technologie peut également modifier où et comment les enfants étudient, voire déplacer certains professeurs.
#4. L'IA dans la finance
L'IA dans les programmes de finances personnelles comme Intuit Mint et TurboTax cause des ravages dans les institutions financières. Ce type d'application d'intelligence artificielle capture des informations personnelles et offre des conseils financiers. D'autres programmes, dont IBM Watson, ont été utilisés dans le processus d'achat d'une maison. Aujourd'hui, l'application de logiciels d'intelligence artificielle gère la majorité des transactions de Wall Street.
#5. L'IA en droit
En droit, la procédure de découverte (passage au crible des documents) peut être intimidante pour les humains. Ce type d'application d'intelligence artificielle peut aider à automatiser les opérations à forte intensité de main-d'œuvre dans le secteur juridique, ce qui permet de gagner du temps et d'améliorer l'expérience client. L'intelligence artificielle d'apprentissage automatique est utilisée par les cabinets d'avocats pour caractériser les données et anticiper les résultats, la vision par ordinateur est utilisée pour classer et extraire les informations des documents, et le traitement du langage naturel (TAL) est utilisé pour interpréter les demandes d'informations.
Exemples d'intelligence artificielle
Les chatbots, les applications de navigation et les trackers de fitness portables ne sont que quelques exemples de technologies d'intelligence artificielle. Parmi les instances figurent :
#1. ChatGPT
Le ChatGPT est un chatbot d'intelligence artificielle qui peut générer du contenu textuel dans une variété de formats, y compris des essais, du code et des réponses à des requêtes simples. ChatGPT, qui sera publié par OpenAI en novembre 2022, est alimenté par un vaste modèle de langage qui lui permet d'imiter étroitement l'écriture humaine.
#2. Google Maps.
Google Maps surveille le flux et le reflux du trafic et détermine l'itinéraire le plus court à l'aide des données de localisation des smartphones ainsi que des données signalées par les utilisateurs sur des éléments tels que la construction et les accidents de voiture.
#3. MuZéro
L'intelligence artificielle MuZero de DeepMind, un programme informatique, est un précurseur prometteur dans la course pour atteindre une véritable intelligence générale artificielle. Il a maîtrisé des jeux auxquels il n'a jamais été enseigné, comme les échecs et toute une suite de jeux Atari, en utilisant la force brute et en rejouant des millions de fois.
#4. Filtres Snapchat
Les filtres Snapchat utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique pour faire la distinction entre le premier plan et l'arrière-plan d'une image, suivre les mouvements du visage et modifier l'image à l'écran en fonction de ce que fait l'utilisateur.
Meilleures actions d'intelligence artificielle 2023
Certaines organisations bénéficient directement de l'IA en vendant le matériel, les logiciels, les services ou l'expertise nécessaires. Ce sont de véritables stocks d'intelligence artificielle, tels que ceux répertoriés et discutés ci-dessous.
#1. IBM
Cette entreprise de technologie patrimoniale est au service de grandes entreprises clientes en tant que fournisseur intégré de matériel, de logiciels et de services. Ses systèmes informatiques centraux sont encore largement utilisés dans certains domaines et il signe souvent des contrats technologiques pluriannuels d'une valeur de centaines de millions de dollars.
L'objectif d'IBM en matière d'IA vise à utiliser la technologie pour stimuler l'intelligence humaine, augmenter l'efficacité ou réduire les coûts.
#sept. Microsoft
C'est l'un des stocks d'intelligence artificielle à surveiller. Microsoft a reçu beaucoup d'attention récemment grâce à sa collaboration avec OpenAI. Microsoft a commencé à investir dans la startup technologique en 2019 et a récemment augmenté son investissement à 10 milliards de dollars suite à l'introduction de ChatGPT.
Par conséquent, Microsoft a annoncé une nouvelle version de son moteur de recherche Bing qui est alimenté par ChatGPT, et la société se précipite pour inclure les fonctionnalités GPT dans sa gamme de produits, qui comprend Azure et une foule d'autres.
# 3. Amazone
Peut-être qu'aucune entreprise n'utilise l'intelligence artificielle plus largement qu'Amazon et ses nombreuses actions. Jeff Bezos, fondateur et président exécutif d'Amazon, a été un fervent partisan de l'IA et de l'apprentissage automatique. Bien qu'Amazon ait commencé comme une boutique en ligne, la technologie a toujours été au cœur de l'entreprise. Amazon utilise désormais l'intelligence artificielle dans tout, d'Alexa à ses épiceries Amazon Go sans caissier et Amazon Web Services Sagemaker.
L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique sont-ils identiques ?
L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de la catégorie plus large de l'intelligence artificielle (IA), malgré le fait que les termes sont fréquemment utilisés de manière interchangeable.
Quels sont les cinq exemples d'intelligence artificielle ?
Voici huit exemples d'intelligence artificielle que vous êtes susceptible de rencontrer au quotidien.
- Cartes et navigation
- Détection et reconnaissance faciale
- Éditeurs de texte ou correction automatique
- Algorithmes de recherche et de recommandation
- Chatbots
Comment l'IA est-elle utilisée aujourd'hui ?
La médecine, les transports, la robotique, la science, l'éducation, l'armée, la surveillance, la finance et sa réglementation, l'agriculture, le divertissement, la vente au détail, le service client et la fabrication utilisent déjà l'IA et la technologie d'apprentissage automatique.
Comment expliquez-vous l'IA aux débutants ?
L'intelligence artificielle est une technique permettant d'entraîner un ordinateur, un robot contrôlé par ordinateur ou un logiciel à penser intelligemment. L'IA est obtenue en examinant les schémas du cerveau humain et en évaluant le processus cognitif. Cette recherche aboutit au développement de logiciels et de systèmes intelligents.
Conclusion
Il n'y a aucun moyen d'éviter la transformation de l'IA. Pour rester compétitive, chaque organisation doit éventuellement adopter l'IA et créer un écosystème d'IA. Les entreprises qui n'implémenteront pas l'IA d'une manière ou d'une autre au cours des dix prochaines années prendront du retard. Bien que votre organisation puisse être une exception, la plupart des entreprises manquent des talents et des connaissances internes nécessaires pour créer le type d'écosystème et de solutions susceptibles d'optimiser le potentiel de l'IA.
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Bibliographie
